모델의 성능을 개선하기 위해 주로 사용하는 방법은 다음과 같습니다. – 학습 데이터 추가– 딥러닝 네크워크 개선– 하이퍼 파라미터 탐색 하이퍼 파라미터 모델 학습과정을 제어하기 위해 사용하는 파라미터학습 과정 전에 미리 설정 (예, learning rate, bact size, optimizer …) 하이퍼 파라미터는 모델의 성능에 직접적인 영향을 주기 때문에, 주어진 데이터와 알고리즘으로 최상의 결과를 내는 하이퍼 Read more…
epoch, batch size, iteration의 의미 https://losskatsu.github.io/machine-learning/epoch-batch/#4-iteration%EC%9D%98-%EC%9D%98%EB%AF%B8 예시 한번 모든 데이터를 학습시키면 좋겠지만, 메모리에 한계 때문에, 하나의 epoch에 모든 데이터를 한꺼번에 집어넣을 수 없다. 전체데이터를 1번학습하려면(1epoch 순방향 역방향 둘 다 포함), 데이터를 100개(batch size)씩 나누어, miniBatch로 Read more…
MS CoCo dataset PASCAL VOC Google Open Images Kitti dataset The Oxford-IIIT Pet Dataset BCCD Dataset https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/demo/MMDet_Tutorial.ipynb ~/mmdetection/demo/MMDet_Tutorial.ipynb (커스터마이징된 데이터셋에 대해 detector를 Train시키기) Image 1개당 Annotation파일(txt) 1개 Training폴더 아래 – Image/000068.jpeg– label /000068.txt train.txt, val.txt Read more…